《机器学习实战》 价值500 2019

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4 f: R+ m0 X" F. e8 T│  
7 ?% k! i" E' Y├─01.第1章 k-近邻算法
│      任务01：第1期 k-近邻算法（完整版）.zip
│      任务02： 1.机器学习概述.mp4
│      任务03： 2.k-近邻算法原理.mp4
│      任务04： 3.k-近邻的python实现.mp4
. y( q. V* s& v% G│      任务05： 4.k-近邻算法之约会网站配对效果判定.mp4
│      任务06： 5.k-近邻算法之手写数字识别.mp4
│      
' S0 H1 z- P1 |9 u9 z1 y- s├─02.第2章 决策树
│      任务07：第2期 决策树（完整版）.zip
│      任务08： 1. 决策树原理简介.mp4
│      任务09： 2. 决策树的构建准备工作.mp4
, f: G+ r. S8 \! {; @7 a  S  w│      任务10： 3. 递归构建决策树.mp4
+ Y) ?9 P4 d1 `. @; I* c, ]2 |│      任务11： 4. 利用sklearn绘制决策树.mp4
" O' e+ C9 R" N0 j* A) e6 W* b│      任务12： 5. 决策树的可视化.mp4
│      任务13： 6. 使用决策树预测隐形眼镜类型.mp4
) O& x% r+ T* N( V8 w: a! Z│      
├─03.第3章 朴素贝叶斯
│      任务14： 第3期 朴素贝叶斯 （完整版）.zip
│      任务15： 1. 朴素贝叶斯概述.mp4
4 i* t7 \% g9 e, |│      任务16： 2. 朴素贝叶斯之鸢尾花数据实验.mp4
4 o9 s4 g+ X/ R│      任务17： 3. 朴素贝叶斯之言论过滤.mp4
│      任务18： 4. 朴素贝叶斯之垃圾邮件过滤.mp4
│      任务19： 5. kaggle比赛之“旧金山犯罪分类预测”.mp4
│      任务20： 6. 算法总结.mp4
( Z5 |2 a8 |0 M│      
├─04.第4章 Logistic 回归
4 y: P3 t% T# o9 N# k4 w" U0 I( a0 {│      任务21：第4期 logistic（完整版）.zip
│      任务22： 1. logistic原理概述.mp4
( {. D/ l7 [1 b│      任务23： 2. 损失函数正则化.mp4
/ A, F7 X0 n* p5 J│      任务24： 3. 梯度下降法.mp4
│      任务25： 4. 梯度下降种类解析.mp4
│      任务26： 5. 梯度下降求解逻辑回归.mp4
' w" G  T6 X" A7 s4 a2 q6 o│      任务27： 6. 病马案例.mp4
9 Z+ s- |* ]& p$ n# U3 m│      任务28： 7. sklearn实现葡萄牙银行营销案例.mp4
" w7 j- O! D3 a0 P4 P6 v│      任务29： 8. 分类算法大比拼.mp4
( K# S  l) D, b/ ~│      任务30： 9. 算法总结.mp4
+ p- [1 ^& @. \1 H│      
├─05.第5章 支持向量机
  t/ _' Y& k4 e+ n& L│      任务31：第5期 支持向量机（完整版）.zip
# `7 t9 T. J4 r& s" f1 A│      任务33： 2. 补充数学公式.mp4
│      任务34： 3. smo算法流程.mp4
│      任务35： 4. 简化版smo算法.mp4
4 C6 t; x( F& E! X# T│      任务36： 5. 完整版smo算法.mp4
│      任务37： 6. 核函数.mp4
│      任务38： 7. 非线性svm.mp4
2 m6 I8 T7 q1 N│      任务39： 8. 案例：svm之手写数字识别.mp4
│      任务40： 9. 算法总结.mp4
│      
├─06.第6章 AdaBoost算法
│      任务41：第6期 Adaboost算法（完整版）.zip
( A5 r% r' z3 T/ B│      任务42： 1. 集成算法概念.mp4
│      任务43： 2. adaboost算法步骤.mp4
. G2 }; _& H! t* B" M+ o│      任务44： 3. 构建弱分类器.mp4
│      任务45： 4. adaboost完整版函数.mp4
│      任务46： 5. 案例：adaboost在病马数据集上的应用.mp4
7 A, l2 ^  z, \% Y│      任务47： 6. 分类器衡量指标.mp4
, s  j* F. I( M& w- N& l│      任务48： 7. 样本不均衡问题.mp4
│      任务49： 8. 案例：套坦尼克号幸存者预测.mp4
+ w9 Y3 k: T3 A8 t% Y) v│      
+ E* y  ^" v% _+ b3 z├─07.第7章 线性回归
: b: ~4 @* n/ k1 d# m% w/ _1 e│      任务50：第7期 线性回归（完整版）.zip
│      任务51： 1. 线性回归概述.mp4
$ \, s3 @) Z  l  H) C0 F' T│      任务52： 2. 线性回归的损失函数.mp4
│      任务53： 3. 简单线性回归python实现.mp4
. L4 S. b5 R! H+ ~! b3 |- B│      任务54： 4. 局部加权线性回归.mp4
5 b+ x( V9 m1 t. j' |  x2 {, q5 S│      任务55： 5. 案例：预测鲍鱼的年龄.mp4
4 I3 J& R3 `/ `  h│      任务56： 6. 岭回归.mp4
* \; z6 s8 F8 X3 e5 p8 G0 ]- W9 u│      任务57： 7. lasso和向前逐步回归.mp4
│      任务58： 8. 爬虫获取乐高交易数据.mp4
4 J8 K4 e5 E5 h& d, B6 [' G/ R│      任务59： 9. 乐高二手成交价预测.mp4
│      
├─08.第8章 树回归
│      任务60：第8期 树回归（完整版）.zip
' Y9 e2 H6 {# y6 d' g│      任务61： 1. 决策树回顾.mp4
│      任务62： 2.cart算法概述.mp4
* L5 C3 A3 `% e+ y  @( K, {! r│      任务63： 3. cart回归树的python实现.mp4
! y# l4 C2 s% `- v, F# R' d; D│      任务64： 4. 回归树的sklearn实现.mp4
│      任务65： 5. 树剪枝.mp4
0 `, k& r! D  j8 u5 S( I│      任务66： 6. 模型树.mp4
+ s( f9 B, U6 `3 a2 c( L│      任务67： 7. 回归树预测结果.mp4
│      任务68： 8. 模型树和标准线性回归预测结果.mp4
│      任务69： 9. 使用python的tkinter库创建gui.mp4
4 f0 Z! ^3 P- X; z' J3 \│      
* T% |1 o4 V. |& _7 H├─09.第9章 K-均值聚类算法
│      任务70：第9期 K-均值聚类（完整版）.zip
& |) W! O! Y6 d2 N: P6 c3 t│      任务71： 1. 聚类分析概述.mp4
( O: P/ y; e1 ]- ~7 w( ^│      任务72： 2. k均值算法原理.mp4
│      任务73： 3. k均值算法的python实现（1）.mp4
│      任务74： 4. k均值算法的python实现（2）.mp4
│      任务75： 5. 算法验证.mp4
+ V4 T. f. T4 p- w+ N│      任务76： 6. 误差平方和sse和学习曲线.mp4
0 v; A( {! z2 q/ L) t) z& A3 P3 O│      任务77： 7. 模型收敛稳定性探讨.mp4
. q$ h" G! m, ^: _" d│      任务78： 8. 二分k均值法（1）.mp4
9 Z% |; p4 n: l* p7 f│      任务79： 9. 二分k均值法（2）.mp4
1 o$ e( n# H1 d+ m# q: m5 R│      任务80： 10. 聚类模型评价指标.mp4
) q+ c' k) K  E7 X& T│      任务81： 11. 轮廓系数的python实现.mp4
│      任务82： 【附录1】距离类模型中距离的确定.mp4
7 S! y- j8 U" c" a│      任务83： 【附录2】归一化处理.mp4
│      
└─10.第10章 关联规则之Apriori
. D" U# W0 s# E& ]2 L        任务84：课件、代码及数据集下载.zip
$ x7 {& }! T+ R4 Z+ F( c" d0 _        任务85： 1 关联分析概述.mp4
        任务86： 2 频繁项集的评估标准：支持度&置信度.mp4
        任务87： 3 频繁项集的评估标准：提升度.mp4
        任务88： 4 关联规则的发现.mp4
        任务89： 5 apriori原理.mp4
4 J( u2 j$ c' g. t        任务90： 6 apriori挖掘频繁项集（1）.mp4
+ b' L4 @8 E1 O& `: O        任务91： 7 apriori挖掘频繁项集（2）.mp4
        任务92： 8 apriori挖掘频繁项集（3）.mp4
        任务93： 9 apriori挖掘关联规则（1）.mp4
        任务94： 10 apriori挖掘关联规则（2）.mp4
        任务95： 11 案例：发现美国国会投票中的模式.mp4
* p! n% h" z: V7 h; H" s* @        任务96： 12 案例：发现毒蘑菇的相似特征（1）.mp4
- H' p( |# M: j1 l# ?5 o        任务97： 13 案例：发现毒蘑菇的相似特征（2）.mp4
        任务98： 14 案例：发现毒蘑菇的相似特征（3）.mp4

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太厉害了